Covid-19 als Beschleuniger sozialer Ungleichheit- kleinräumige Analysen mit deutschen Nachbarschaftsdaten

Project Period: 2022-01-01 – 2022-12-31
Alternative Name
Covid-19 as amplifier of social inequality- SMall ARea Analyses with German neighborhood Data
Acronym
SMARAGD
Coordinator
Hendrik Schmitz
Principal Investigator
Hendrik Schmitz
Member
Verena Bade, Valentin Schiele
Description

In diesem Projekt wollen wir die Rolle sozial benachteiligter Nachbarschaften in der Verbreitung der Covid-19-Pandemie untersuchen. Bei Personen in einkommensschwachen Nachbarschaften wird oft angenommen, dass sie nur begrenzte Möglichkeiten haben, den Kontakt zu anderen (potenziell infizierten) Menschen zu vermeiden. Dies kann auf eine schlechtere Wohnsituation (z. B. leben mehr Personen in kleineren Räumen) oder auf Arbeitsplätze zurückzuführen sein, die nicht die Möglichkeit bieten, von zu Hause zu arbeiten. Für die empirische Analyse dieser Hypothesen fehlen bisher allerdings feingliederige Daten, die die Verteilung von zentralen Parametern der Pandemie disaggregiert erfassen. Allgemein verfügbare Daten auf Ebene der Kreise und Städte reichen dafür nicht, denn es gibt deutliche Hinweise auf starke Unterschiede hinsichtlich der Infektionsraten innerhalb von Städten, was die Erhebung und Analyse von Daten auf kleineren regionalen Ebenen notwendig macht. In diesem Projekt wollen wir diese Lücke schließen, indem wir die entsprechenden kleinräumigen Daten von unterschiedlichen lokalen Plattformen sammeln. Diese Daten bilden die Grundlage, um empirische Evidenz zum Verständnis der Funktionsweise von Pandemien im Kontext sozialer Ungleichheit zu schaffen. Darüber hinaus können aus dem Projekt gezielte politische Handlungsempfehlungen zur Überwindung von Pandemien getroffen werden. Sollten die Ergebnisse beispielsweise zeigen, dass benachteiligte Nachbarschaften eine große Rolle bei der Ausbreitung von Viren spielen, so sollten sich Impfkampagnen, viel mehr als derzeit, auf diese Gebiete konzentrieren. Dies ist jedoch nur dann aussichtsreich, wenn die Impfbereitschaft in diesen Nachbarschaften auf einem akzeptablen Niveau liegt, was wir mit den erhobenen Daten ebenfalls zu analysieren wollen.Wir erreichen unser Ziel in drei Schritten:1. Sammeln von Daten zu Infektionsraten innerhalb von Städten und Kreisen sowie die Verknüpfung dieser Daten mit umfangreichen Daten zur Wohnsituation und zum sozioökonomischen Status auf der gleichen räumlichen Ebene. Wir sammeln zudem Daten über die Möglichkeit und die Inanspruchnahme von Heimarbeit und über Impfungen und Impfskepsis.2. Analysieren dieser Daten mit modernsten Methoden, um mehr über die Rolle von benachteiligten Nachbarschaften in der Pandemie zu erfahren und evidenzbasierte Politikempfehlungen abzuleiten.3. Bereitstellung der Daten auf kleinräumiger Ebene nach Abschluss des Projekts für weitere wissenschaftliche Analysen. Dies wird durch das FDZ Ruhr am RWI und das LMU-ifo EBDC durchgeführt. So ergänzen wir gleichzeitig die Forschungsinfrastruktur zu diesem Thema. Das FDZ Ruhr ist ein Forschungsdatenzentrum für kleinräumige regionale Daten. Das LMU-ifo EBDC ist ein Forschungsdatenzentrum mit Schwerpunkt auf der Bereitstellung von Infrastruktur für Big-Data-Forschung. Beide Rechenzentren sind durch den Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten RatSWD akkreditiert.

Funding Organisation
Deutsche Forschungsgemeinschaft